Bài giảng quản trị danh mục đầu tư chương 11: đánh giá danh mục đầu tư

ĐÁNH GIÁ DANH MụC ĐầU TƯ
Chương 11
NHỮNG NỘI DUNG CHÍNH
Các giải pháp đánh giá danh mục
–
Trước 1960: Đánh giá chủ yếu dựa vào tỷ suất lợi
nhuận. Chưa có phương pháp lượng hóa rủi ro
nên không thể đưa rủi ro vào bài toán đánh giá; lợi
suất và rủi ro được xem xét tách rời.
–
Phương pháp phổ biến: So sánh đồng đẳng.
Nhóm các danh mục lại theo cùng mức rủi ro
(phương sai) và so sánh lợi suất của các danh
mục trong một nhóm.
•
Nhược điểm: không tính đến rủi ro một cách trực tiếp,
không tạo thành nhóm đồng đẳng đủ lớn, lợi suất tương
đối không gắn với mục tiêu và những điều kiện ràng
buộc của đầu tư.
Sau 1960s
–
Lý thuyết đầu tư hiện đại được xây dựng, với mô
hình CAPM.
–
Đòi hỏi đánh giá thành tích quản trị danh mục
đầu tư phải gắn lợi nhuận với rủi ro  Các
phương pháp đánh giá tổng hợp ra đời.
Những đòi hỏi đối với nhà quản trị
Mức lợi suất trên trung bình
–
Theo lý thuyết hiện đại, lợi suất vượt trội (trên

mức trung bình thị trường) điều chỉnh theo rủi ro
có thể đạt được nhờ:
•
Năng lực phân tích thời điểm (timing) vượt trội, hoặc
•
Năng lực lựa chọn chứng khoán vượt trội.
–
Năng lực phân tích thời điểm: đưa ra được các
dự báo về xu hướng của nền kinh tế, giá cả, lãi
suất… để xây dựng và điều chỉnh danh mục hợp
lý, đạt lợi nhuận cao.
–
Năng lực lựa chọn chứng khoán: tìm ra những
chứng khoán bị đánh giá thấp so với rủi ro.
Phân tích thời điểm (timing)
DANH MỤC CỔ PHIẾU
DANH MỤC TRÁI PHIẾU
Năng lực thực hiện đa dạng hóa
–
Thị trường chỉ “thưởng” cho nhà đầu tư về việc
chấp nhận rủi ro hệ thống. Rủi ro phi hệ thống
không được tính tới trong mức lợi suất đòi hỏi.
–
→ nhà quản trị muốn danh mục được đa dạng
hóa hoàn toàn, để loại bỏ rủi ro phi hệ thống.
–
Mức độ da dạng hóa: được đánh giá theo tương
quan giữa lợi suất của DM với lợi suất của DM
chuẩn (ví dụ, chỉ số thị trường).
–

Danh mục đa dạng hóa hoàn toàn có tương
quan hoàn hảo với danh mục chuẩn.
Phương pháp Treynor
–
Treynor xây dựng một thước đo tổng hợp thành
tích danh mục, có tính đến rủi ro.
–
Tổng rủi ro = rủi ro do những biến động thị trường
tổng thể + rủi ro do những biến động riêng của
các chứng khoán trong DM.
–
Rủi ro thị trường được nhận diện bằng đường
đặc trưng chứng khoán; độ dốc của nó thể hiện
tính biến động tương đối (β).
–
Độ lệch khỏi đường đặc trưng cho thấy rủi ro
riêng của danh mục, bắt nguồn từ lợi suất của
các cổ phiếu riêng lẻ.
–
Danh mục được đa dạng hóa hoàn hảo thì rủi ro
cá biệt của những cổ phiếu riêng lẻ sẽ loại bỏ
nhau.
–
Tương quan giữa danh mục với thị trường tăng
lên, rủi ro cá biệt giảm và tính đa dạng tăng lên.
Công thức tính hệ số Treynor
–
Áp dụng cho mọi nhà đầu tư, không phân biệt
mức độ chấp nhận rủi ro.
–

Kết hợp một tài sản phi rủi ro với những danh
mục đầu tư khác nhau, tạo thành những “đường
danh mục khả thi” tương ứng.
–
Một nhà đầu tư hợp lý, sợ rủi ro sẽ luôn luôn
thích đường danh mục khả thi cao hơn (có độ
dốc lớn hơn).
–
Công thức cho biết mức bù rủi ro trên một đơn vị
rủi ro hệ thống
–
T càng lớn, độ dốc của đường danh mục khả thi
càng lớn và danh mục càng tốt hơn đối với mọi
nhà đầu tư.
–
So sánh T của danh mục với T của thị trường để
biết danh mục này có nằm bên trên SML không.
i
i
RFRR
T
β
−
=
Ví dụ: tính giá trị T; R
M
= 14%; RFR = 8%
Nhà quản trị
danh mục
Lợi suất thực tế

bình quân
Beta T = (Lợi suất thực tế bq
– rf) /beta
M (thị trường) 0,14 1,0 0,060
W 0,12 0,9 0,044
X 0,16 1,05 0,076
Y 0,18 1,20 0,083
Nhà quản trị W: xếp hạng thấp nhất, kém hơn cả danh
mục thị trường
Cả X và Y đều “thắng” danh mục thị trường, đều nằm
bên trên đường SML
SML
T
Y
T
X
T
M
T
W
Beta
Lợi
suất
1,00
0,00
0,50
1,50
0,14
0,08
0,18

0,12
0,16
Beta âm: ví dụ về danh mục vàng
•
Nhà quản trị G đầu tư mạnh vào các cổ phiếu khai thác
vàng trong một thời kỳ bất ổn về kinh tế, chính trị.
•
Danh mục G có beta = -0,2 và lợi suất trung bình = 10%.
T
G
= (0,10 – 0,08)/ - 0,02 = - 0,100
Mặc dù T
G
âm, nó vẫn nằm bên trên đường SML.
Nhận xét
–
Thành tích lợi suất rất kém, hoặc rất tốt với rủi ro
rất thấp, đều đem lại giá trị T < 0.
–
DM có beta < 0 và lợi suất bình quân > RFR
cũng có T < 0.
DM có T < 0 vẫn có thể nằm bên trên SML
–
T được sử dụng để đặt danh mục lên đồ thị SML
hoặc để tính lợi suất dự tính (đòi hỏi) của danh
mục này và so sánh với lợi suất thực tế của nó.
Phương pháp Sharpe (S)
•
Thước đo S bám sát mô hình CAPM, trực tiếp sử dụng
CML

•
Đo tổng rủi ro của danh mục (σ) thay vì chỉ đo rủi ro hệ
thống (β): cho biết mức bù rủi ro trên một đơn vị của tổng
rủi ro.
•
Sử dụng tổng rủi ro để so sánh các danh mục với CML.
i
i
i
RFRR
S
σ
−
=
Danh mục Lợi suất thực
tế trung bình
Độ lệch chuẩn
của lợi suất
M 0,14 0,20 0,300
D 0,13 0,18 0,278
E 0,17 0,22 0,409
F 0,16 0,23 0,348
i
i
i
RFRR
S
σ
−
=

Danh mục D có mức bù rủi ro cho một đơn vị tổng rủi ro
thấp nhất, chưa bằng mức bù rủi ro của danh mục thị
trường.
Danh mục E và F tốt hơn danh mục thị trường, và E tốt
hơn F.
So sánh T và S
–
S sử dụng σ (đo tổng rủi ro), còn T sử dụng beta
(rủi ro hệ thống) → S đánh giá nhà quản trị cả về
lợi suất lẫn đa dạng hóa.
–
Với DM đa dạng hóa hoàn toàn, không còn rủi ro
phi hệ thống: cả S và T cho xếp hạng như nhau,
vì phương sai = RRHT
–
Với DM kém đa dạng hóa: T cho xếp hạng cao
hơn nhiều so với S. Sự khác biệt có nguồn gốc
trực tiếp từ đa dạng hóa.
–
Cả T và S đều cho xếp hạng tương đối.
–
T và S là hai thước đo cung cấp thông tin khác
nhau nhưng bổ sung cho nhau.
–
Cần phải sử dụng cả hai thước đo.
–
Với một nhóm các danh mục đa dạng hóa mạnh
(như một số quỹ đầu tư) thì hai phương pháp
cho kết quả xếp hạng tương tự nhau.
Phương pháp Jensen

–
Điểm chung: dựa vào CAPM
Biểu diễn lợi suất được thực hiện (realized)
R
P
= RFR + β
P
[R
M
– RFR
t
] + α
P
R
P
- RFR = β
P
[R
M
– RFR
t
] + α
P
→ α
P
= R
P
– [RFR + β
P
(R

M
– RFR
t
)]
J là lợi suất bình quân trên danh mục vượt quá mức dự
đoán bởi CAPM, với một giá trị của beta và lợi suất
trung bình của thị trường.
J là giá trị alpha của danh mục.α = 0,02: nhà quản trị
tạo ra lợi suất cao hơn 2% so với mức hợp lý ứng với
rủi ro của danh mục.
Phương pháp hệ số thông tin
•
IR đo mức lợi suất bình quân của danh mục vượt quá lợi
suất bình quân của danh mục chuẩn, chia cho độ lệch
chuẩn của khoản phụ trội này.
–
IR
j
= hệ số thông tin của danh mục j
–
R
j
= lợi suất trung bình của j trong một kỳ
–
R
b
= lợi suất trung bình của benchmark trong kỳ
–
Ϭ
ER

= độ lệch chuẩn của lợi suất phụ trội trong kỳ
ER
j
ER
bj
j
ERRR
IR
σσ
=
−
=
–
Nhà quản trị giỏi thường luôn chọn được các CK
bị đánh giá thấp, thu mức bù rủi ro cao hơn so
với dự báo của mô hình này → luôn luôn có e
P
>
0, vì lợi suất thực tế của những DM của họ luôn
lớn hơn lợi suất dự tính theo mô hình.
–
Để tìm ra nhà quản trị này → cho phép một điểm
chặn (hằng số ≠ 0) đo lường khoảng cách +
hoặc – so với mô hình.
–
Khoản chênh lệch >0 → điểm chặn > 0
R
jt
- RFR
t

= α
j
+ β
j
[R
Mt
– RFR
t
] + e
jt
Alpha > 0 cho biết nhà quản trị có năng lực trong
phân tích thời điểm thị trường và lựa chọn cổ
phiếu.
–
α cho biết: trong lợi suất của DM có bao nhiêu là
do năng lực của nhà quản trị (dự báo thị trường
hoặc lựa chọn cổ phiếu) để đạt được lợi suất
điều chỉnh theo rủi ro cao hơn mức trung bình.
•
Ứng dụng thước đo Jensen
–
Đòi hỏi sử dụng RFR khác nhau cho từng giai
đoạn trong kỳ mẫu. So với T và S: xem xét lợi
suất bình quân trên toàn kỳ đối với tất cả các
biến số (danh mục, thị trường và tài sản phi rủi
ro)
–
Giống T: J không trực tiếp xem xét khả năng đa
dạng hóa của nhà QT, vì nó tính mức bù rủi ro
theo rủi ro hệ thống. Giả thiết này là hợp lý khi

áp dụng đánh giá các quỹ đầu tư (đa dạng hóa
hoàn toàn).